deepseek-protocol-doctor

DeepSeek Protocol Doctor

[English](README.en.md) | 中文 https://github.com/Whning0513/deepseek-protocol-doctor/actions/workflows/test.yml/badge.svg](https://github.com/Whning0513/deepseek-protocol-doctor/actions/workflows/test.yml) 我在接 DeepSeek tool calling 时碰到过几类很像“模型抽风”的问题：工具结果明明传回去了，请求还是 400；流式输出看着正常，最后拼出来的参数却不是 JSON；同一段 history 在关掉 thinking 后能跑，打开就报错。 最后发现不少问题都出在请求和响应的拼接上。于是写了这个小工具，把 request JSON 或 SSE 录制丢进去，先排查这些常见坑。它只看你给它的内容，不会调用模型。

装到 DSH 里

demo 换成你正在用的 profile： ``bash dsh plugin --profile demo add github:Whning0513/deepseek-protocol-doctor ` 重启 DSH 后会多出两个工具： - deepseek_protocol_check：检查请求和消息历史。 - deepseek_stream_check：检查保存下来的 SSE / JSONL 流。 比如可以直接对 DSH 说： `text 用 deepseek_protocol_check 看看这个请求里的工具调用哪里不对：{ ... } ` 插件需要 Python 3.10+。一般能在终端里运行 python3 就行；如果 Python 装在别处，可以设置 DSV4_DOCTOR_PYTHON。

当作 Agent Skill 用

仓库里也带了一个标准 SKILL.md：[skills/deepseek-protocol-doctor](skills/deepseek-protocol-doctor)。DSH 会从项目的 .agents/skills/、.dsh/skills/，以及用户目录下的对应位置自动发现它。其他兼容 Agent Skills 的客户端也可以直接复制这个目录。 例如装到当前项目的共享目录： `bash mkdir -p .agents/skills cp -R /path/to/deepseek-protocol-doctor/skills/deepseek-protocol-doctor .agents/skills/ ` Skill 只负责把排查步骤组织好，实际协议检查仍调用同一套 dsv4-doctor，没有第二份实现。

命令行用法

`bash python3 -m venv .venv . .venv/bin/activate python -m pip install -e . dsv4-doctor check fixtures/valid_tool_loop.json dsv4-doctor check fixtures/invalid_tool_loop.json dsv4-doctor stream fixtures/stream_interleaved.jsonl ` 不想安装也可以直接跑： `bash PYTHONPATH=src python -m dsv4doctor check fixtures/valid_tool_loop.json ` check 接受完整的 OpenAI-compatible 请求，也接受单独的 messages 数组。stream 接受 SSE 和 JSONL。 退出码 1 表示查到了 error。warning 默认不拦 CI；需要严格一点时加 --fail-on-warning。

现在能查什么

- tool message 找不到对应的 tool_call_id，或者一轮调用还没收齐结果就开始了下一轮； - thinking 工具循环里，assistant 原样返回的 reasoning_content 被客户端丢掉； - function.arguments 还没拼完就被当成 JSON 解析； - 流片段显式给出 function.arguments: null 时，记录 SSE_TOOL_ARGUMENTS_NULL 信息，不把这个片段单独判为错误； - 多个流式 tool call 的 delta 交错到达，客户端却按到达顺序直接追加； - strict schema 漏了 required 或 additionalProperties: false； - max_tokens、thinking mode 和 /beta 路由里几个容易忽略的配置。 报告里每条问题都有固定 code，方便在 CI 里处理。输出支持 text、JSON 和 SARIF： `bash dsv4-doctor check request.json --format json dsv4-doctor check request.json --format sarif > result.sarif ` 工具不会替你补一段假的 reasoning_content。这个字段应该保存模型原始返回值；伪造一个字符串虽然可能绕过一次检查，但会把错误内容写回会话。

目前的限制

- 这是请求检查器，不是 benchmark，也不会判断回答质量。 - 没有内置 tokenizer，所以只做静态的 max_tokens 检查，不给出假装精确的 token 数。 - OpenRouter、vLLM、SGLang 和其他兼容接口可能有自己的行为，目前还没有完整覆盖。 - DSH 还在 developer preview；如果上游插件接口变化，这里的包装也需要跟着改。

开发

`bash PYTHONPATH=src python -m unittest discover -s tests -v npm test npm pack --dry-run ` 如果你手上有真实失败记录，欢迎先脱敏，再放进 fixtures/` 提 issue。最想补的是 Open WebUI、Cline、OpenCode 和本地推理后端的案例。具体要求写在 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)。 公开但缺少协议 capture 的兼容性报告记录在 [COMPATIBILITY.md](COMPATIBILITY.md)。这些报告不能直接转成 finding 或 fixture。

相关链接

- https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness - https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/discussions - https://api-docs.deepseek.com/guides/tool_calls/ - https://api-docs.deepseek.com/news/news260424/ 这是第三方项目，不是 DeepSeek 官方组件。MIT License。